基于蚁群算法的并行任务分配与调度

蚁群算法是近年出现的一种新启发式算法,在求解NP完全问题中具有较大优势.针对如何在满足任务约束关系的条件下用蚁群算法求解任务分配与调度问题,首先对任务的分配与调度问题建立数学模型,然后在满足子任务之间的约束关系的条件下用蚁群算法求出最优解,最后把用蚁群算法与遗传算法的最优解进行比较.通过仿真实验表明,蚁群算法比遗传算法在任务分配与调度求解中有较高的解的质量,但蚁群算法的求解速度要慢于遗传算法.     

多AGV群控调度的蚁群算法研究

本文对多AGV群控调度中的单车导航定位及其行走路径进行了研究,并分析了蚁群算法在调度中的可行性。为缩短自动导引车调度系统的研发周期、降低研发成本,寻求能适应不同环境的通用调度策略以及增强对实际调度任务和故障的鲁棒性。在多自动导引车群控调度中使用蚁群算法,建立了调度系统的数学模型,并通过MATLAB仿真验证了此方法的可行性,得到了最优的导航路径及调度方案。     

求解成像卫星调度问题的改进蚁群算法

蚁群算法求解成像卫星调度问题时容易陷入局部最优。针对这一问题,提出了一种改进的蚁群算法,在可行解构造初期找到一种综合启发信息来生成初始任务链,并用分类消减的方法进行时间窗更新。局部更新时引入扰动机制,信息素更新时添加了信息素限制策略。最后通过仿真实例与遗传算法和传统蚁群算法对比,说明了该方法的可行性和相对优越性。     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度优化问题的研究

蚁群算法是人工智能领域的一种模拟进化算法,在求解调度问题方面具有一定的优势,是一种很有发展前景的智能优化算法.文章首先分析了蚁群算法的基本原理,接着提出了改进型蚁群算法,并阐述了其在物流车辆调度中的应用,进行了仿真实验,验证了改进型蚁群算法的可行性.     

基于改进蚁群算法的天基资源调度研究与仿真

天基信息网中卫星资源有限,在轨升级难度大,链路间通信时延高,导致大规模并发任务处理效率低下.针对任务简单并发且每个任务由一个节点处理的情况,构建基于动态优先级的任务模型,对天基信息网计算与存储资源构建基于模糊聚类理论的资源模型.提出基于改进蚁群算法的天基资源调度策略,引入负载均衡因子,改变信息素更新规则,调整任务分配策略,结合Min-Min算法促进任务执行及资源分配.仿真结果表明,本文算法和对比算法相比,任务完成时间缩短29.2%,任务累积价值高出37.9%,资源负载均衡度缩小75.5%,资源利用率高出22.4%,验证了本文算法的优异性.     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次.针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解.应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性.     

一种求解多处理机调度问题的自适应蚁群算法

将蚁群算法应用于求解多处理机调度问题,提出一种自适应蚁群算法．算法以最小化makespan为调度目标,根据蚂蚁留下的信息素指导蚁群在解空间展开全局搜寻,将任务分配在恰当的机器上,并通过自适应调整阈值实现全局探索与精细查找的平衡．实验结果表明算法具有较好的优化性能．     

基于蚁群优化算法的步进式加热炉调度

针对钢铁企业生产中的步进式加热炉调度问题,同时考虑到加热炉的生产能耗与热轧机的生产效率,以板坯的实际加热时间、热轧机等待加热板坯的时间以及加热炉内冷热板坯混装次数最小化为目标,建立了冷热板坯混装模式下的步进式加热炉调度问题的数学模型.并针对模型的特点,设计了求解模型的蚁群优化算法.算法中嵌入基于邻域搜索的局部搜索过程,...     

成像卫星密集任务合成方法及其调度算法

当一般卫星面临问题规模较大且任务比较密集时,传统的调度模型会出现任务排斥,造成观测效率及观测收益都较低的现象.针对该问题,提出了基于任务合成机制的多星调度算法.首先,考虑任务之间的约束条件,建立基于均值漂移的卫星任务合成算法;然后,考虑卫星资源的固存约束、能量约束,以及观测任务之间的观测时间、观测角度等约束条件,建立了基于均值漂移的多星任务合成调度问题模型;最后,结合任务合成算法及问题特点,用改进的蚁群求解算法进行求解,并设计了Insert搜索算子来提高算法的探索能力.仿真实验验证了该任务合成方法及求解算法的效率.     

蚁群算法在车间调度问题中的应用

提出用蚁群算法求解车间调度问题.车间调度问题是典型的非确定性多项式时间难问题,蚁群算法是一种分布式进化计算方法,具有鲁棒性,正反馈,并行性等特点,而且算法简单.给出了用蚁群算法求解车间调度问题的流程,并且用经典的JSP的样例对算法进行了测试,实验结果表明用蚁群算法可以求解得到车间调度问题的最优解或近似最优解.     

基于蚁群算法的无联系并行机调度问题的仿真研究

针对无联系并行机调度求解问题,引入了蚁群算法的思想.基于转移概率构建的信息素迭代模型,研究了无联系并行机调度问题的求解过程.基于Python的仿真实验结果表明:通过蚁群算法可以得到其近似解;更进一步探求了任务次序对解的影响;通过实验探索了此算法的时间性能.     

基于改进蚁群算法的城市公共自行车动态调度模型

针对公共自行车系统运营中的借车难、还车难等问题,提出一种公共自行车分区动态调度方法.通过计算机仿真模拟站点间自行车调度,分析不合理、不及时等因素对调度产生的影响.以调度成本最小、转运量最大为目标,建立城市公共自行车分区调度模型,基于改进蚁群算法求解该模型最优调度路径.以丹阳市公共自行车站点数据为例,对模型进行验证,结果表明该算法可以求解得出最优调度回路,且准确性高、求解效率高.     

基于蚁群算法和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.      

一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度

网格资源分配属于NP-难问题,为了更好地解决该问题,首先建立一种性能QoS优化的作业级网格任务调度模型和目标函数,并对资源和任务数进行了分析.提出了基于动态信誉度的改进蚁群算法RACO(reputation-based ACO)进行网格任务调度,RACO引入空间效率和时间效率的动态调节因子,同时采用局部和全局信息素更新策略.仿真实验表明,RACO在资源利用率、动态均衡方面优于Min-min,Max-min和ACO算法.     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．     

基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为,采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法,能够很快地发现较好解。本文给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法,有效地降低了算法的复杂度,缩短了搜索时间,具有较强发现最好解的能力。     

基于蚁群算法的物流配送算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法.以近年来国内外学者提出的蚁群算法思想为基础,结合实际应用,对和生活紧密相关的物流配送系统进行了研究,提出了基于蚁群算法的配送算法,从而快速实现了企业物流配送业务,减少了企业的物流成本.     

一种基于信息素扩散的蚁群聚类算法

作为数据挖掘技术的重要组成部分,聚类分析在很多领域有着广泛的应用.蚁群算法由于采用分布式并行处理和正反馈机制,具有较好的全局收敛性,并且在解决多种NP难问题中取得了成功.将信息素扩散模型引入到蚁群聚类算法中,通过设计新的信息素更新机制,提出一种新的基于信息素扩散的蚁群聚类算法.实验结果表明新算法在聚类效果上比基本的蚁群聚类算法有较明显的改善.     

An Ant Colony Optimization Algorithm to Satellite Data Transmission Scheduling Problems

数据传输资源调度是空间资源管理的重要内容之一。为了有效求解数据传输资源调度问题,基于蚁群算法构建了一种数据传输资源调度方法。实验结果表明,蚁群算法能有效求解数据传输资源调度问题。本文方法可推广应用到其他资源调度领域。     

混合蚁群遗传算法在车间作业调度的应用研究

提出了一种解决车间调度最短完成时间的有效的混合算法.将遗传算法与蚂蚁算法的融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势互补.应用该算法对Job-Shop车间作业调度问题的解进行编译,通过实例表明该算法是可行有效的.